唐杰在顶科论坛提出“规模化正确性”，挑战大模型“规模化法则”

2026年10月31日，清华大学教授、智谱AI联合创始人唐杰在2026世界顶尖科学家论坛主论坛发表演讲，提出以“规模化正确性”取代“规模化法则”，主张建立一门关于模型规模缩放的科学。

唐杰认为，现行“规模化法则”仅拟合训练损失，不能保证真实任务的正确性；训练损失下降，不等于推理可靠、代码可运行、长任务无幻觉。一味遵循这一法则，是一条“偷懒路径”，应建立一套回答“规模放大后结论是否仍成立”的系统性方法论。

他指出，规模化失效并非单一问题，而是分布在优化与超参数、模型架构、数值精度、并行与系统工程、数据、后训练等六个维度上，任何一维失效都可能导致项目失败。因此，“规模化正确性”是横跨算法、芯片集群、数据与后训练全链路的系统性问题。

这一新范式的核心在于改变评价单元：从“任务驱动、单点对比”转向“缩放范式、曲线对比”，即以训练损失为纵轴、算力/参数/数据量为横轴构建规模缩放曲线，通过小规模拟合预测万亿参数级模型的表现。

唐杰还表示，这一路线对“递归式自我改进”具有重要意义。模型需具备“自净化”能力，才能准确判断自身迭代是否为“进步”，从而自主改进并最终通向AGI。